Z-image-Prompting-Json

oosayamoosayam
34
222
objects
v2.0v1.0

詳細

ファイルをダウンロード

モデル説明

単純なCOMFYUIノードで、コミュニティの議論https://www.reddit.com/r/StableDiffusion/comments/1p809wt/をインスピレーションにしています。

しかし、私の結論として、JSONコンテンツを直接入力すると画像に大量のエラー情報が発生します。

しかし、このアイデアは構造化されたプロンプトを生成できます。

z_image_json_prompt.pyをIComfyUI\custom_nodesに置くだけで済みます。

これにより、必要なファイルを自動的に生成するディレクトリが作成されます。

z_image_json_prompt.jsonはデモワークフローです

Z-image JSON Prompting for ComfyUI

Redditのコミュニティ議論をインスピレーションにした、JSON形式で構造的で詳細なプロンプトを生成するComfyUIカスタムノード。

画像を表示 画像を表示 画像を表示

💡 コンセプト

JSONを画像モデルに直接入力するとアーティファクトやエラーが発生する（テスト済み）ため、このノードは別のアプローチを取ります：

✅ 構造化されたJSONプロンプトを生成し、整理・再利用を可能に
✅ 実際の画像生成用に最適化されたテキストプロンプトに変換
✅ 読みやすい形式で詳細なプロンプトコンポーネントを保持

これは、直接的なJSON→画像生成ではなく、プロンプト構築フレームワークと考えてください。

✨ 特徴

📋 三重出力形式

  • JSON出力 - すべてのコンポーネントを含む完全な構造化プロンプト

  • テキスト出力 - 画像生成用に最適化されたポジティブプロンプト

  • ネガティブプロンプト - 別途のネガティブガイド

🎨 詳細なコンポーネントカテゴリ

プロフェッショナルな写真や映画制作ワークフローをインスピレーションに：

CategoryComponentsScene全体のシーンの説明Subjectタイプ、肌の詳細、衣装、髪型、ポジション、表情Action主な行動、視覚効果Environment設定、背景要素、雰囲気Cameraレンズ仕様、角度、フィルムシミュレーションLightingスタイル、キーライト、フィルライト、コントラストStyleメディア、美的感覚、品質、カラーパレット、特別レイヤー

🎲 スマートランダマイズ

  • 各パラメータはrandom、none、または手動選択に対応

  • カーディナルなオプションファイルから自動生成

  • テキストファイルで簡単にカスタマイズ可能

🔄 自動セットアップ

  • 初回実行時にz_image_optionsフォルダを自動作成

  • デフォルトですべてのオプションファイルを自動生成

  • 手動設定は不要

📦 インストール

方法1：直接ダウンロード（推奨）

  1. z_image_json_prompt.pyをダウンロード

  2. 以下に配置：ComfyUI/custom_nodes/

  3. ComfyUIを再起動

  4. ノードが自動的に必要なファイルを含むz_image_optionsフォルダを作成

方法2：Gitクローン

bash

cd ComfyUI/custom_nodes/
git clone https://github.com/yourusername/z-image-json-prompting
# ComfyUIを再起動

フォルダ構成（自動生成）

ComfyUI/
└── custom_nodes/
    ├── z_image_json_prompt.py
    └── z_image_options/          # 初回実行時に自動作成
        ├── scene_description.txt
        ├── subject_type.txt
        ├── skin_detail.txt
        ├── attire_detail.txt
        └── ...（さらに22個のオプションファイル）

🚀 使用方法

基本ワークフロー

  1. ノードを追加：ComfyUIでZ-image JSON Promptingを検索

  2. パラメータを設定：ドロップダウンから選択、または"random"を使用

  3. 出力を接続：

    • json_prompt → テキスト表示ノードまたは保存ノード（ドキュメント用）

    • positive_text → 画像モデルのポジティブプロンプト

    • negative_prompt → 画像モデルのネガティブプロンプト

デモワークフロー

デモワークフローが含まれています：z_image_json_prompt.json

使用方法：

  1. z_image_json_prompt.jsonをComfyUIにドラッグ

  2. ワークフローは3つの出力をすべて示しています

  3. 必要に応じてパラメータをカスタマイズ

出力例

JSON出力：

json

{
  "scene_description": "ハイパーリアリスティックなストリートフォトグラフィーと爆発的な2Dのオールドスクールヒップホップグラフィティのデュードルが融合",
  "subject": {
    "type": "クールな黒人/ラテン系の若い男性、20代前半、ストリートダンサー体型",
    "skin": "ナチュラルな肌の質感、細かい毛穴、軽い汗の光沢",
    "attire": "オーバーサイズの白いグラフィックTシャツ、オリーブのカーゴパンツ、布のしわ",
    "hair": "新鮮な中長さのツイストスポンジカール",
    "position": "ダイナミックな低いしゃがみ姿勢、片膝を地面に着く",
    "expression": "目を半閉じ、控えめな笑み、ビートに集中"
  },
  "camera_settings": {
    "lens": "35mm f/1.4プライムレンズ、f/2.0で撮影",
    "angle": "低角度のストリートフォトグラフィーパースペクティブ"
  },
  ...
}

テキスト出力（画像生成用）：

ハイパーリアリスティックなストリートフォトグラフィーと爆発的な2Dのオールドスクールヒップホップグラフィティのデュードルが融合、8K解像度で異常にシャープ、超詳細なフォトリアリスティックな写真、対象：クールな黒人/ラテン系の若い男性、20代前半、ストリートダンサー体型、オーバーサイズの白いグラフィックTシャツ、オリーブのカーゴパンツを着用、ダイナミックな低いしゃがみ姿勢、片膝を地面に着き、目を半閉じて控えめな笑み、音楽に深く没頭し、ベースのドロップを感じる、設定：夜のグリミーなNYCスタイルの地下鉄プラットフォーム、低角度のストリートフォトグラフィーパースペクティブ、厳しい天井の蛍光灯照明、生の都市のエネルギー、リズミカルで大声の若者反抗

🎨 カスタマイズ

オプションの編集

すべてのオプションはz_image_options/以下のプレーンテキストファイルに保存されています：

bash

# 例：サブジェクトタイプを編集
nano z_image_options/subject_type.txt

フォーマット： 1行に1つのオプション

クールな黒人/ラテン系の若い男性、20代前半、ストリートダンサー体型
エレガントなアジア系女性、20代後半、プロフェッショナルモデル体型
神秘的なフード付きの人物、年齢不詳、スリムで筋肉質な体型
# ここに独自のオプションを追加

新しいオプションの追加

どの.txtファイルにも新しい行を追加するだけで、次回の再起動時にドロップダウンに表示されます。

🔧 パラメータリファレンス

シーンレベル（1パラメータ）
  • scene_description - 全体のシーン概要とスタイル説明
サブジェクト（6パラメータ）

  • subject_type - キャラクターのタイプ、年齢、体型

  • skin_detail - 肌の質感、毛穴、肌の詳細

  • attire_detail - 衣服の説明（生地と着用感の詳細）

  • hair_style - 髪の長さ、スタイル、状態

  • position - 体のポーズと配置

  • expression - 顔の表情とムード

アクション（2パラメータ）

  • primary_action - 主な行動や活動

  • visual_effect - 行動に伴う特殊な視覚効果

環境（3パラメータ）

  • setting - 場所と環境の説明

  • background_elements - 特定の背景の詳細

  • atmosphere - 全体のムードと大気条件

カメラ設定（3パラメータ）

  • lens_spec - レンズの種類、焦点距離、絞り

  • camera_angle - カメラの位置と視点

  • film_simulation - フィルムスタックのエミュレーション設定

照明（4パラメータ）

  • lighting_style - 全体の照明アプローチ

  • key_light - 主要な光源の説明

  • fill_light - サブ/フィル照明の詳細

  • contrast_level - シャドウとハイライトのコントラスト

スタイル（5パラメータ）

  • render_medium - レンダリングスタイルとメディア

  • aesthetic - 全体の芸術的方向性

  • quality_setting - 解像度と品質の記述

  • color_palette - カラースキームとトーン

  • special_layer - 特殊効果またはオーバーレイスタイル

🤔 なぜ直接JSON入力しないのか？

Redditスレッドで議論されたように、テストした結果、Stable Diffusionモデルに生のJSONを直接入力すると以下が発生します：

❌ 画像内にテキストアーティファクトが発生
❌ JSON構文が視覚的要素として表示
❌ 実際の意図される内容の理解が悪化

このノードは次のようにして解決します：

✅ プロンプト構造をJSONとして保存（整理用）
✅ 最適化されたテキストに変換（生成用）
✅ 両方のフォーマットを維持（柔軟性の確保）

📊 使用ケース

1. プロフェッショナルワークフロー

  • 詳細なプロンプトドキュメンテーションを維持

  • 複雑なプロンプトのバージョン管理

  • 構造化されたフォーマットでのチームコラボレーション

2. プロンプトリブラリー

  • JSONプロンプトを再利用可能なテンプレートとして保存

  • コンポーネントをミックス＆マッチ

  • システマティックにプロンプトコレクションを構築

🐛 トラブルシューティング

インストール後にノードが表示されない

  • ファイルがComfyUI/custom_nodes/に正しく配置されているか確認

  • ComfyUIを完全に再起動

  • Pythonエラーをコンソールで確認

オプションが読み込まれない

  • z_image_optionsフォルダは初回実行時に自動作成されます

  • 存在しない場合は削除して再生成させましょう

このモデルで生成された画像

画像が見つかりません。